Розпізнавання образів у системах з ситуаційною обізнаністю
Спеціальність: Інформаційні системи та технології
Код дисципліни: 8.126.00.M.028
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: проф. Буров Є.В.
Семестр: 4 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у аспірантів компетентностей:
загальних:
- здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу;
- знання та розуміння предметної області та розуміння фаху;
- здатність спілкуватися державною мовою як усно, так і письмово;
- здатність спілкуватися іноземною мовою;
- навички використання інформаційних і комунікаційних технологій;
- здатність проведення досліджень на відповідному рівні;
- здатність вчитися і оволодівати сучасними знаннями;
- здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел;
- здатність до адаптації та дії в новій ситуації;
- здатність генерувати нові ідеї (креативність);
- вміння виявляти, ставити та вирішувати проблеми;
- здатність приймати обґрунтовані рішення;
- здатність працювати в команді;
- здатність спілкуватися з представниками інших професійних груп різного рівня (з експертами з інших галузей знань/видів економічної діяльності);
- здатність працювати в міжнародному контексті;
- здатність розробляти та керувати проектами;
- здатність працювати автономно.
фахових:
- здатність гнучкого способу мислення, який дає можливість зрозуміти й розв’язати проблеми та задачі розпізнавання образів, зберігаючи при цьому критичне відношення до усталених наукових концепцій;
- здатність використовувати поглиблені теоретичні та фундаментальні знання в галузі системного аналізу для вирішення складних проблем побудови систем з ситуаційною обізнаністю;
- здатність формулювати, аналізувати та синтезувати рішення наукових проблем на абстрактному рівні шляхом їхньої декомпозиції на складові, які можна дослідити окремо в їх більш та менш важливих аспектах;
- здатність комунікувати з колегами з даної області щодо наукових досягнень, як на загальному рівні, так і на рівні спеціалістів, здатність робити усні та письмові звіти, обговорювати наукові теми рідною та англійською мовами
Результати навчання: 1.Володіння поглибленими професійно-профільними знання і практичними навичками для вирішення складних проблем в галу зі інформаційних технологій і системного аналізу зокрема.
2.Здатність продемонструвати систематичні знання сучасних методів проведення досліджень в області побудови автономних інтелектуальних систем.
3.Здатність продемонструвати поглиблені знання в області наукових досліджень – розпізнавання образів у системах з ситуаційною обізнаністю;
4. Здатність продемонструвати розуміння впливу технічних рішень в суспільному, економічному і соціальному контексті.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Розподілені інформаційні системи та технології
Короткий зміст навчальної програми: У межах дисципліни розглядаються питання визначення систем з ситуаційною обізнаністю, моделі таких систем, JDL фреймворк, використання онтологій та логічного виведення у системах з ситуаційною обізнаністю; використання методів розпізнавання образів у таких системах; методи класифікації та кластеризації; використання байесівської теорії у задачах розпізнавання образів; системи навчання з вчителем та без нього; методи групування; використання нейронних мереж для розпізнавання образів; структурне розпізнавання образів.
Опис: Головні визначення та моделі систем з ситуаційною обізнаністю
Загальна характеристика задачі розпізнавання образів в системах з СО.
Методи класифікації та кластеризації
Байесівська теорія рішень у задачах розпізнавання
Оцінка параметрів та навчання з вчителем
Непараметричні методи
Лінійні розділяючі функції
Навчання без вчителя та групування
Аналіз сцен
Аналіз просторових частот
Використання нейронних мереж для розпізнавання образів
Структурне розпізнавання образів
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль на практичних, семінарських заняттях проводиться з метою виявлення готовності аспіранта до занять у таких формах:
• вибіркове усне опитування перед початком занять;
• оцінка активності аспіранта у процесі занять, внесених пропозицій, оригінальних рішень, уточнень і визначень, доповнень попередніх відповідей і т. ін
• результат захисту аспірантом лабораторної роботи
Контрольні запитання поділяються на:
• а) тестові завдання – вибрати вірні відповіді;
• б) проблемні – створення ситуацій проблемного характеру;
• в) ситуаційні завдання – визначити відповідь згідно певної ситуації;
• г) питання репродуктивного характеру – визначення практичного значення;
Підсумковий контроль проводиться за результатами поточного контролю та виконання контрольної роботи.
Критерії оцінювання результатів навчання: Поточний контроль - 50 балів, іспит - 50 балів.
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100-88 балів - атестований з оцінкою «відмінно» - Високий рівень: здобувач освіти демонструє поглиблене володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, системні знання, вміння і навички їх практичного застосування. Освоєні знання, вміння і навички забезпечують можливість самостійного формулювання цілей та організації навчальної діяльності, пошуку та знаходження рішень у нестандартних, нетипових навчальних і професійних ситуаціях. Здобувач освіти демонструє здатність робити узагальнення на основі критичного аналізу фактичного матеріалу, ідей, теорій і концепцій, формулювати на їх основі висновки. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку, самостійної науково-дослідної діяльності, що реалізується за підтримки та під керівництвом викладача. 87-71 балів - атестований з оцінкою «добре» - Достатній рівень: передбачає володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на підвищеному рівні, усвідомлене використання знань, умінь і навичок з метою розкриття суті питання. Володіння частково-структурованим комплексом знань забезпечує можливість їх застосування у знайомих ситуаціях освітнього та професійного характеру. Усвідомлюючи специфіку задач та навчальних ситуацій, здобувач освіти демонструє здатність здійснювати пошук та вибір їх розв’язання за поданим зразком, аргументувати застосування певного способу розв’язання задачі. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку. 70-50 балів - атестований з оцінкою «задовільно» - Задовільний рівень: окреслює володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на середньому рівні, часткове усвідомлення навчальних і професійних задач, завдань і ситуацій, знання про способи розв’язання типових задач і завдань. Здобувач освіти демонструє середній рівень умінь і навичок застосування знань на практиці, а розв’язання задач потребує допомоги, опори на зразок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативність та евристичність, домінування мотивів обов’язку, неусвідомлене застосування можливостей для саморозвитку. 49-00 балів - атестований з оцінкою «незадовільно» - Незадовільний рівень: свідчить про елементарне володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, загальне уявлення про зміст навчального матеріалу, часткове використання знань, умінь і навичок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативно-прагматичний інтерес.
Рекомендована література: Базова
1. Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен./ Р.Дуда, П.Харт.- М.:Мир, 1976.-C.507.
2. Marques de Sa. Pattern Recognition. Concepts, methods and applications./ Marques de Sa.- Springer, 2001.- P.328.
3. Grenander U. Pattern theory:from representation to inference./ Grenander U, Miller M.- Oxford university press, 2007.- P. 609.
4. Закревский А. Логика распознавания./ Закревский А.Д.-Минск:Наука и техника, 1988.-С. 119
Допоміжна
1. Salerno J. Building a Framework For Situation Awareness./ Salerno J, Hinman M., Boulware D./ Proc. of 7th International Conference Of Information Fusion, 2004.
2. Farahbod R. Integrating Abstract State Machines and Interpreted Systems for Situation Analysis Decision Support Design./ Farahbod, Roozbeh, Uwe Glasser, Eloi Bosse, and Adel Goutouni//Prioc of the 11th International Conference on Information Fusion, 2008.
3. Baumgartner N. A Software Architecture for Ontology-Driven Situation Awareness./ Baumgartner, N;W.Retschitzegger, W.Schwinger//Proc. of the 23rd Annual ACM Symposium on Applied Computing, 2008.
4. Durso, F. Comprehension and Situation Awareness/ Durso, Francis T., Katherine A. Rawson, and Sara Girotto //Handbook of Applied Cognition, Second Edition.- John Wiley & Sons Ltd, 2008
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).